Vượt ra ngoài Cuộc thi Chip: Tại sao Hiệu quả Năng lượng của AI mới là nơi chiến thắng thực sự nằm ở đó

Sự tập trung sai lầm vào phần cứng

Ngành AI đang bị mắc kẹt trong một cuộc chiến kể chuyện hoàn toàn tập trung vào ưu thế của chất bán dẫn. Nvidia (NASDAQ: NVDA) kiểm soát thị trường GPU nhờ sức mạnh xử lý của mình, trong khi Advanced Micro Devices (NASDAQ: AMD) gặp khó khăn trong việc chiếm lĩnh thị trường, và Broadcom (NASDAQ: AVGO) hỗ trợ các công ty xây dựng ASIC tùy chỉnh. Tuy nhiên, sự ám ảnh này với hiệu suất chip thô sơ bỏ qua sự thay đổi căn bản đang định hình lại ngành công nghiệp.

Trận chiến then chốt không phải là sức mạnh—mà là hiệu quả vận hành. Khi AI tiến xa hơn khỏi giai đoạn huấn luyện để bước vào giai đoạn triển khai liên tục, tiêu thụ năng lượng trở thành yếu tố quyết định. Đây là nơi Alphabet (NASDAQ: GOOGL, GOOG) nổi lên như một đối thủ thực sự sẵn sàng thống trị.

Hạn chế về năng lượng là nút thắt thực sự

Hạ tầng hiện tại đang đối mặt với một cuộc khủng hoảng bị bỏ qua: khả năng cung cấp điện, chứ không phải thiếu chip. Trong khi GPU xuất sắc trong xử lý khối lượng dữ liệu lớn, chúng đòi hỏi năng lượng khổng lồ. Trong các chu kỳ huấn luyện một lần, sự đánh đổi này là chấp nhận được. Nhưng inference—giai đoạn vận hành liên tục của các mô hình ngôn ngữ lớn—đòi hỏi hiệu quả liên tục.

Sự khác biệt này rất quan trọng. Alphabet đã nhận thức được điều này từ một thập kỷ trước bằng cách phát triển các Tensor Processing Units (TPUs) tùy chỉnh phù hợp với hệ sinh thái TensorFlow và hạ tầng Google Cloud của mình. Hiện tại ở thế hệ thứ bảy, những chip này mang lại hiệu quả năng lượng vượt trội so với các lựa chọn dựa trên GPU.

ASIC do Broadcom hỗ trợ có thể cung cấp các lựa chọn thay thế cho các đối thủ cạnh tranh, nhưng chúng không thể sánh được với lợi thế tích hợp của Alphabet: TPUs hoạt động trong hệ sinh thái đám mây độc quyền của Alphabet, tối ưu hóa cả hiệu suất lẫn tiêu thụ năng lượng cùng lúc. Điều này tạo ra lợi thế về chi phí cộng dồn, ngày càng mở rộng khi nhu cầu inference tăng cao.

Vịnh chiến lược tích hợp dọc

Khác với Nvidia—bán chip như các sản phẩm độc lập—Alphabet kiếm tiền từ công nghệ của mình thông qua các yêu cầu truy cập. Khách hàng không thể mua TPUs trực tiếp; họ phải chạy các khối lượng công việc trên Google Cloud để sử dụng chúng. Kiến trúc này tạo ra nhiều nguồn doanh thu: phí hạ tầng đám mây, dịch vụ phần mềm, và cấp phép mô hình AI.

Quan trọng hơn, Alphabet sử dụng chính TPUs của mình cho các hoạt động nội bộ. Mô hình nền tảng Gemini 3 của họ hưởng lợi từ lợi thế về chi phí cấu trúc mà các đối thủ dựa vào GPU bên ngoài không thể sánh kịp. OpenAI và Perplexity AI phải đối mặt với chi phí inference cao hơn do phụ thuộc vào các giải pháp GPU thương mại, trong khi sự tự chủ của Alphabet tạo ra một vịnh chiến lược không thể phá vỡ.

Độ sâu của hệ sinh thái AI của Alphabet củng cố lợi thế này: Vertex AI cung cấp các công cụ tùy chỉnh mô hình, mạng cáp quang rộng lớn giảm độ trễ, và việc mua lại Wiz sắp tới bổ sung khả năng bảo mật đám mây. Không đối thủ nào sở hữu một hệ sinh thái công nghệ toàn diện và tích hợp như vậy.

Tại sao điều này quan trọng cho giai đoạn tiếp theo

Cảnh quan AI mới nổi ưu tiên các nhà tích hợp hơn là các chuyên gia riêng lẻ. Các chiến thuật phòng thủ gần đây của Nvidia—bao gồm cả việc đầu tư vào các công ty sau khi biết về đánh giá TPU—cho thấy sự tôn trọng ngày càng tăng của thị trường đối với khả năng kỹ thuật của Alphabet.

Hiệu quả năng lượng trở thành yếu tố phân biệt tối thượng khi các mô hình ngày càng phổ biến và chi phí inference tích tụ. Đầu tư của Alphabet trong suốt một thập kỷ vào tích hợp dọc giúp họ định vị độc đáo để nắm bắt điểm ngoặt này. Khi ngành chuyển từ các câu chuyện dựa trên huấn luyện sang kinh tế dựa trên inference, những ai có hạ tầng tích hợp sẽ chiếm ưu thế.

Trận chiến thực sự trong AI không phải là giữa các nhà sản xuất chip tranh giành thị phần—mà là giữa các hệ sinh thái dọc cạnh tranh về hiệu quả, cấu trúc chi phí và độ sâu của hệ sinh thái. Theo tiêu chí này, Alphabet đang nắm giữ lợi thế quyết định.